包邮Hadoop大数据平台构建与应用(第2版)微课版

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作者：马荣飞

出版社：电子工业出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 计算机教材

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图文详情

ISBN：9787121481604
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：260
出版时间：2024-07-01
条形码：9787121481604 ; 978-7-121-48160-4

本书特色

本书是一本体现课岗融合的教材。目前，Hadoop工程师是一种稀缺资源，人才需求会随着企业大数据应用的普及更加旺盛。Hadoop的核心是MapReduce和HDFS，但MapReduce编程有短板，无法实现在线的流式处理。随着Spark的发展与应用，Hadoop将会在更多的数据管理中得到普及性应用，实际工作中对Spark工程师的需求将会日益增加。因此，本书加强了对Spark编程的介绍。本书是一本兼顾课证融合的教材。针对一些企业大数据认证的知识要求，本书对上机实践各个环节的知识点做了补充和说明，使学生通过实践作加强对知识点的理解和掌握。本书是一本结合课赛融合的教材。目前，大数据比赛较多，编者也多有了解和参与，通过梳理各项大数据赛题对Hadoop技术的要求，编者在编写本书时，结合各种比赛的标准要求，对Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive、Spark和ZooKeeper等技术的相关知识，以及Hadoop集群和Hadoop HA集群的部署等内容进行了详细的介绍。本书是一本体现课岗融合的教材。目前，Hadoop工程师是一种稀缺资源，人才需求会随着企业大数据应用的普及更加旺盛。Hadoop的核心是MapReduce和HDFS，但MapReduce编程有短板，无法实现在线的流式处理。随着Spark的发展与应用，Hadoop将会在更多的数据管理中得到普及性应用，实际工作中对Spark工程师的需求将会日益增加。因此，本书加强了对Spark编程的介绍。本书是一本兼顾课证融合的教材。针对一些企业大数据认证的知识要求，本书对上机实践各个环节的知识点做了补充和说明，使学生通过实践作加强对知识点的理解和掌握。本书是一本结合课赛融合的教材。目前，大数据比赛较多，编者也多有了解和参与，通过梳理各项大数据赛题对Hadoop技术的要求，编者在编写本书时，结合各种比赛的标准要求，对Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive、Spark和ZooKeeper等技术的相关知识，以及Hadoop集群和Hadoop HA集群的部署等内容进行了详细的介绍。

内容简介

本书基于Hadoop大数据平台，讲解大数据平台的搭建与运维、数据的采集与存储、数据的处理、数据的分析、数据的可视化等完整的大数据应用案例，不仅全面、详细地讲述Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive、Spark和ZooKeeper等技术的相关知识，还详细介绍Hadoop集群和Hadoop HA集群的部署等内容。本书具有较强的实用性和可操作性，语言精练，通俗易懂，操作步骤描述详尽，并配有大量操作图例。

项目1 Ubuntu系统的安装与使用 1 1.1 大数据技术与Hadoop平台生态 1 1.1.1 大数据 1 1.1.2 大数据关键技术 2 1.1.3 大数据涉及的主要软件 4 1.1.4 Hadoop平台技术的生态 4 1.2 Ubuntu系统安装 7 1.2.1 安装VMware Workstation 7 1.2.2 在虚拟机中安装Ubuntu系统 12 1.2.3 VMware快照 28 1.2.4 中英文输入法切换 30 1.2.5 安装VMware Tools 30 1.2.6 案例1-1：安装vim编辑器并使用 34 1.2.7 案例1 2：apt更新与更新源项目实践 36 1.2.8 案例1 3：安装SSH实践 39 1.3 Linux系统简介与应用 40 1.3.1 Linux系统的目录结构 40 1.3.2 超级用户――root用户 42 1.3.3 目录标记规则 43 1.3.4 案例1 4：普通用户与超级用户互转实例 43 1.3.5 案例1 5：创建与删除普通用户 44 1.3.6 案例1-6：为用户授予目录权限实例 45 1.3.7 案例1 7：修改主机名操作实践 46 1.3.8 案例1 8：目录和文件操作实践 47 1.3.9 案例1-9：文件解压缩操作实践 48 1.3.10 案例1-10：进程与端口查看命令操作实践 49 1.3.11 案例1 11：数据流重定向和管道使用操作实践 50 1.4 在Ubuntu系统中安装Eclipse项目实践 51 1.4.1 通过软件中心下载并安装Eclipse 51 1.4.2 在桌面中创建Eclipse快捷方式 53 1.5 思考与操作 53 项目2 Hadoop伪分布式模式部署 56 2.1 深入了解Hadoop 56 2.1.1 Hadoop发行版本介绍 56 2.1.2 Hadoop核心架构 57 2.1.3 Hadoop的主要应用场景 58 2.2 安装Java环境（JDK） 59 2.3 安装Hadoop实践 61 2.3.1 下载Hadoop安装文件并解压缩 61 2.3.2 配置Hadoop环境变量 62 2.3.3 配置伪分布式模式 63 2.3.4 Hadoop无法正常启动和使用的解决方法 66 2.4

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